Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de première année de lycée sur le climat scolaire et la sécurité en utilisant des méthodes assistées par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les données des réponses de l'enquête
La bonne façon d'analyser vos données dépend vraiment de savoir si vous travaillez avec des réponses quantitatives ou qualitatives. Voici comment je divise cela :
Données quantitatives : Des comptes directs comme "combien d'élèves se sentaient en sécurité à l'école" peuvent être facilement gérés dans Excel ou Google Sheets. Vous pouvez utiliser des formules ou créer des graphiques simples en quelques minutes.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes - comme les histoires des élèves ou leurs opinions sur la sécurité scolaire - sont riches en détails, mais il n'est pas possible qu'un humain en lise des centaines rapidement. C'est là que les outils IA sauvent la mise, en trouvant automatiquement des motifs et des thèmes qui pourraient être faciles à manquer par vous-même.
Lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives, il existe deux principales approches d'outillage :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier et coller les données d'enquête exportées dans ChatGPT ou des modèles d'IA similaires et en discuter. Cette méthode est rapide pour les petits ensembles de données - et elle est accessible à quiconque ayant un compte ChatGPT.
Mais, honnêtement, ce n'est pas la méthode la plus pratique pour des ensembles plus larges de réponses d'étudiants. Vous serez probablement confronté à des limites de copie-collé, perdrez le fil du contexte et rencontrerez des défis pour conserver logiquement les retours qualitatifs regroupés par question ou suivi. C'est bien pour des explorations simples, ponctuelles, mais pour une analyse plus approfondie ou pour collaborer entre équipes, cela peut devenir compliqué rapidement.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour les enquêtes comme celles-ci. Ici, vous pouvez à la fois collecter les réponses des étudiants du secondaire et les analyser avec l'IA - pas besoin de feuilles de calcul ou d'exportations manuelles.
Parce que les enquêtes Specific utilisent des questions de suivi automatisées, les réponses sont plus riches et plus faciles pour l'IA à résumer. La fonction d'analyse des réponses à l'enquête IA distille instantanément chaque réponse, trouve des thèmes récurrents et met en avant des insights exploitables. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités conçues pour l'analyse d'enquêtes - comme le filtrage, le contrôle de contexte, et les flux de travail collaboratifs.
C'est conçu pour gérer les retours des enquêtes des écoles secondaires, surtout quand vous voulez plus de contexte autour des idées de climat et de sécurité scolaire. Si vous voulez apprendre comment générer votre propre enquête ou avez besoin d'un guide étape par étape, consultez le guide sur comment créer facilement une enquête pour les lycéens sur le climat et la sécurité scolaire.
Pour des aperçus encore plus larges, il existe des outils IA établis comme NVivo, MAXQDA, Canvs IA, et Thematic qui sont largement utilisés par les chercheurs pour l'analyse de données qualitatives - cela signifie que vous êtes de bonne compagnie si vous utilisez l'IA pour obtenir des insights d'enquête [1].
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à des enquêtes sur le climat et la sécurité scolaire des lycéens
Avec les retours ouverts des élèves, votre succès en analyse IA dépend de votre choix des bonnes invites. Voici ce qui a le mieux fonctionné pour moi, surtout avec les réponses d'enquêtes conversationnelles :
Invite pour les idées principales : Celle-ci est essentielle - distille les réponses en les thèmes les plus courants et explique chacun dans un langage simple. Copiez-la dans votre outil IA (fonctionne à la fois dans Specific et ChatGPT) :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de production :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres et non des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Donner plus de contexte pour de meilleurs résultats IA : Si vous spécifiez des détails sur votre enquête - comme qui a participé, votre objectif principal, ou sur quoi vous voulez vous concentrer - l'IA produit des insights plus profonds et plus pertinents. Par exemple :
Analysez ces réponses de lycéens qui ont répondu à des questions sur le climat scolaire et la sécurité. Mon objectif est d'identifier des motifs dans ce qui rend les élèves peu sûrs et quels changements pourraient le plus améliorer leur expérience quotidienne. Mettez en avant des idées liées à l'intimidation, au soutien des enseignants et aux installations scolaires.
Invite pour creuser plus profondément : Chaque fois que vous repérez un thème commun, utilisez : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)." Par exemple, "Dites-moi en plus sur les préoccupations concernant l'intimidation." Cela vous aide à découvrir des détails que vous pourriez autrement ignorer.
Invite pour des sujets spécifiques : Pour vérifier si un problème particulier a été mentionné (par exemple, les toilettes de l'école ou la surveillance après l'école) :
« Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Incluez des citations. »
Invite pour des personas : Pour mieux comprendre les types de perspectives dans votre ensemble de données :
« Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toutes citations ou motifs pertinentes observées dans les conversations. »
Invite pour les points de douleur et défis : Pour faire rapidement remonter ce qui ne fonctionne pas bien :
« Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous motifs ou fréquences d'occurrence. »
Invite pour l'analyse des sentiments : Pour un aperçu de l'humeur générale :
« évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant des phrases clés ou des retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Invite pour suggestions et idées : Recueillez tous les retours exploitables :
« Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant. »
Invite pour des besoins non satisfaits et opportunités : Excellent pour l'analyse orientée amélioration :
« Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration mises en avant par les répondants. »
Vous voulez plus d'inspiration ? Prenez une liste des meilleures questions d'enquête pour les étudiants sur le climat et la sécurité scolaire - elles sont également excellentes pour structurer vos invites d'analyse.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives en fonction du type de question
L'analyse IA de Specific s'adapte à vos types de questions d'enquête, facilitant l'obtention de résumés exploitables qui correspondent à votre configuration :
Questions ouvertes (avec ou sans suites) : Specific génère un résumé global de toutes les réponses et, si vous les avez incluses, des résumés séparés pour chaque ensemble de questions de suivi. C'est idéal quand les étudiants expliquent des idées en détail ou clarifient leurs réponses initiales.
Questions à choix avec suites : Pour les questions avec options de réponse définies (comme "Vous sentez-vous en sécurité dans les couloirs ? Oui/Non/Incertain"), Specific résume tous les commentaires supplémentaires liés à chaque réponse. Cela vous aide à voir non seulement quelle option a été choisie, mais pourquoi.
Questions NPS : Si vous mesurez le climat scolaire avec un Net Promoter Score (« Quelle est la probabilité que vous recommandiez cette école comme un environnement sûr ? »), vous obtenez des résumés séparés de tous les commentaires par catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs) ainsi que des tendances générales.
Vous pouvez réaliser des regroupements similaires avec ChatGPT ou d'autres modèles IA - cela nécessite juste plus de tri manuel et de copie des ensembles individuels de réponses et de suites.
Si vous voulez comprendre la puissance des questions de suivi IA, voir comment les suivis automatiques IA génèrent des retours plus riches comparés aux formulaires statiques.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
Les modèles d'IA ont des limites de taille de contexte : Avec un grand ensemble de réponses d'enquête de lycées, vous pourriez constater que votre ensemble de données est trop volumineux pour tenir dans une session d'analyse IA unique. Quand cela arrive, il y a quelques astuces pour gérer :
Filtrage : Filtrez les conversations pour n'inclure que les répondants qui ont répondu à certaines questions ou donné des réponses spécifiques (par exemple, uniquement les étudiants qui se sentaient peu sûrs). Ce sous-ensemble est ensuite envoyé à l'IA, permettant une analyse ciblée sans submerger la taille du contexte.
Recadrage : Envoyez uniquement des questions sélectionnées au modèle IA. Par exemple, n’analysez que les réponses à « Quels changements vous feraient vous sentir plus en sécurité à l'école ? » en laissant de côté les commentaires non liés.
Specific fournit ces deux fonctionnalités par défaut. Si vous utilisez d'autres outils IA, préparez-vous à un peu de travail supplémentaire de préparation - comme diviser vos données et gérer des exécutions d'analyse séparées.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des lycéens à l'enquête
Travailler ensemble sur l'analyse des enquêtes peut devenir compliqué, surtout lorsque plusieurs personnes ont besoin d'accéder à différents segments de retour des élèves ou veulent comparer des insights autour du climat et de la sécurité scolaire.
Chats IA instantanés pour le travail d'équipe : Avec Specific, l'analyse se fait vraiment en discutant avec l'IA - pensez-y comme à un rassemblement de recherche que vous pouvez faire à distance. Plusieurs fils de discussion peuvent se dérouler en parallèle, chacun avec des filtres ou des focales uniques (comme analyser uniquement les étudiants de première année ou les réponses mentionnant la sécurité après l'école).
Propriété et contexte clairs : Chaque chat d'analyse montre qui l'a initié, et les membres de l'équipe voient les questions, commentaires, et insights des autres - complets avec des avatars pour une reconnaissance instantanée. Si vous vous concentrez sur une partie de l'ensemble de données (par exemple, commentaires sur l'intimidation), tout le monde voit ce qui se passe et peut contribuer ou développer des conclusions sans perdre le fil.
Asynchrone et rapide : Il n'est pas nécessaire de programmer des réunions interminables ou de compiler les notes de tout le monde impliqué. L'ensemble du processus d'analyse reste dans un espace conscient du contexte. Vous voulez l'expérimenter par vous-même ? Essayez le chat d'analyse de réponses d'enquête IA ou le générateur d'enquête pour les élèves sur la sécurité scolaire.
Créez maintenant votre enquête sur le climat et la sécurité scolaire des lycéens
Démarrez des conversations significatives et révélez des insights exploitables en quelques minutes - l'analyse pilotée par l'IA dans Specific vous procure des résultats plus profonds, plus rapides, sans tracas pour vos initiatives de climat et de sécurité scolaire.